基于SketchUp的建筑物實景三維模型重建

王濤 柳德江 陽利永

摘 ?要： 隨著三維激光掃描儀的價格不斷下降，激光掃描技術的不斷完善和數據處理方法的不斷提升，三維激光掃描技術應用越來越廣泛。本文通過STONEX X500Plus三維激光掃描儀采集傳習館點云數據，利用SketchUp軟件，詳細介紹建筑物三維建模的主要技術流程，實現建筑物點云數據實景三維建模。

關鍵詞： SketchUp;三維激光;點云配準;點云濾波

中圖分類號： TP399 ? ?文獻標識碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.04.014

本文著錄格式：王濤，柳德江，陽利永，等. 基于SketchUp的建筑物實景三維模型重建[J]. 軟件，2019，40（4）：7476

【Abstract】： With the continuous decline in the price of 3D laser scanners， the continuous improvement of laser scanning technology and the continuous improvement of data processing methods， 3D laser scanning technology has become more and more widely used. This article uses the STONEX X500Plus 3D laser scanner to collect point cloud data from the library， and uses SketchUp software to introduce in detail the main technical processes of 3D modeling of buildings and realize the real 3D modeling of building point cloud data.

【Key words】： SketchUp; 3D laser; Point cloud registration; Point cloud riltering

0 ?引言

客觀世界中的物體多以三維立體的形式展現在人們面前，包含外形特征、表面紋理等信息。傳統的建筑物模型制作所需要的空間信息多是采用全站儀測點、測距儀鋼卷尺測邊、照相機拍照貼圖等技術手段完成，但由于獲取數據的局限性，難以得到貼合實際相應比例的建筑物三維模型。隨著行業對建筑三維空間信息需求的不斷增強，空間點位信息獲取技術的不斷發展，三維激光掃描技術已經可以直接從建筑物表面獲取點云數據，進而采用建筑物表面的海量點云數據進行三維重建[1-3]。三維激光掃描技術可以高精度、高密度、大面積、高效率、非接觸、全面地獲取被測物體表面的三維坐標，從傳統的單點數據采集轉變為密集、連續的自動數據獲

取，增加了信息量，提高了工作效率[3-4]。本文主要采用STONEX X500Plus三維激光掃描儀進行傳習館外業點云數據采集，通過隨機軟件進行點云處理，最后通過SketchUp軟件對傳習館進行三維實景重建。

1 ?三維激光掃描技術

1.1 ?三維激光掃描技術基本原理

三維激光掃描儀有激光發射器向被測物體發射出激光，在被測物體表面產生反射，信號經返回后，由儀器內置的激光接收器進行接受，根據延遲計時器可以計算出目標點P與掃描儀的距離S，控制編碼器同步測量每個激光脈沖橫向掃描角度α和縱向掃描角度觀測值β[6-8]。測量時一般為儀器自定義坐標系。X軸在橫向掃描面內，Y軸在橫向掃描面內和X軸垂直，Z軸與橫向掃描面垂直，目標物體上的P點坐標如下圖1所示，P點坐標可由下式（1）求出：

1.2 ?STONEX X500Plus介紹

本文采用的STONEX X500Plus是基于脈沖式的三維激光掃描儀，測距范圍2～500 m（80%反射率），可視范圍水平360，垂直180（90°×2），掃描速率大于40 000點/s，角度分辨率毫弧度0.37 mrad，精度可達 ±4 mm （50 m距離處），激光等級達到1級安全激光，掃描儀內置專業數碼相機，最高像素8 560萬像素，單幅分辨率1 070萬像素，數據存儲32 G，可擴展至64 G。STONEX X500Plus，性能優異、簡單易操作，適應野外復雜的工作環境，STONEX X500Plus可輸出真彩色點云數據，自建長距離Wi-Fi熱點，通過平板電腦、筆記本、PDA或智能手機進行無線操控，可以在野外輕松直接地掃描、組織工作、檢查數據儲存和創建輸出文件。

2 ?傳習館點云數據獲取與處理

2.1 ?傳習館點云數據采集

本文中所涉及的建筑物傳習館為新建鋼架結構，地上3層，背后為一臺地，顯示為地上2層，共布設6個站點，各站平均距離15 m，掃描水平角設置為120，采用普通掃描模式，分辨率為2 mm，為了保證各站之間的拼接和建模精度，本文采用外接GPS替代常規的擺放靶球方式，站站之間的重疊度達到50%左右[9]。

2.2 ?點云數據處理

本文主要采用STONEX X500Plus隨機佩帶的點云數據處理軟件StonexSiScan對傳習館點云數據進行預處理。

2.2.1 ?點云配準

雖然每一測站獲取的點云數據分別采取各自的工程坐標系，最后需要配準到統一的坐標系中完成點云數據的整體拼接，但本文中傳習館的點云數據采集是通過三維激光掃描儀外接GPS-RTK的方式獲得的，保證了每一測站都具有固定的CGCS2000坐標，將原始的x3Hr格式點云數據導入到StonexSiScan中，再導入每一測站的CGCS2000坐標，通過軟件的自動拼接（測站點已知）功能完成傳習館的點云配準（圖2）[10]。

2.2.2 ?點云濾波

三維激光掃描儀發射出的激光信號在獲取目標表面信息的過程中，會受到目標物表面材質、顏色及采集過程中的大氣和目標物周邊的障礙物遮擋等影響，產生噪聲點。因此，在進一步處理前要先進行點云的濾波。本文主要采取StonexSiScan軟件中的粗差剔除，通過人工交互操作，轉換不同視角，對噪點進行框選剔除。

2.2.3 ?點云壓縮

三維激光掃描儀可在短時間內獲取大量的點云數據，本文中使用的STONEX X500Plus儀器掃描傳習館點云數據共計23 092 647個點，在采集過程中，由于要完成自動拼接，因此測站間保持了30%以上的重疊度，拼接的過程中產生大量的數據冗余，大量的點云數據在存儲、操作、顯示、輸出方面都會占用大量的系統資源，造成處理速度緩慢，運行效率地下，必須要對點云數據進行縮減[8-9]。本文通過重新設置閾值0.02 m，完成傳習館點云的縮減。

2.2.4 ?點云導出

經過配準、濾波和壓縮之后的點云數據僅顯示在同一窗口中，通過合并將每一測站的單獨點云數據合并為一個文件，選擇導出為TXT文件[11][12]。

3 ?傳習館三維實景建模

3.1 ?傳習館立面圖制作

立面圖的制作需借助AutoCAD進行，本文將導出的傳習館點云TXT文件加載進CAD中，利用AutodeskReCap將點云數據轉換為AutoCAD可以識別的RCP文件，然后通過不同立面的點云切割，完成立面圖的制作。傳習館立面圖如圖3所示。

3.2 ?傳習館三維實景重建

將AutoCAD制作的傳習館立面圖直接導入SketchUp中，在SketchUp中將建筑物的立面圖進行拼接，根據建筑物的特征線，構建白模。如下圖4所示。

實景建模，就是要貼合實際狀況，所建立的模型盡量與現狀一致，因此需要在白模上進行理貼圖。本文中由于三維激光掃描儀采集的照片無法清晰的反映現狀，因此通過數碼相機拍攝傳習館各個立面的正面照片，并在Photoshop中對拍攝的照片進行處理。在SketchUp中，打開材質工具，將紋理圖片貼到建筑物各個面上，調整貼圖尺寸，使照片與建筑物表面吻合，傳習館三維模型整體效果圖如圖5所示。

4 ?結束語

本文探討了基于SketchUp的點云數據實例三維建模，在文中詳細介紹了從外業點云數據采集到內業點云數據處理，及后期規則物體的真三維模型重建，實現三維模型的快速生成。

參考文獻

[1] 曾繁軒， 李亮. 地面激光雷達點云的曲面重構技術[J]. 激光雜志， 2017， 38（6）： 108-111.

[2] 王磊， 郭清菊， 姜晗. 基于改進的八叉樹索引與分層渲染的海量激光點云可視化技術[J]. 軟件， 2016， 37（3）： 114-117.

[3] 盧超， 黃蔚， 胡國超. 基于圖形數據結構的復雜對象建模設計[J]. 軟件， 2015， 36（12）： 220-223.

[4] 王堃宇， 王奇智， 高龍山， 等. 基于三維激光掃描技術的邊坡表面變形監測[J]. 科學技術與工程， 2017， 17（20） 11-16.

[5] 徐雯皓， 李忠， 蘇鑫昊. 基于 3D 引擎的汶川震前水文變化三維模擬演示系統設計[J]. 軟件， 2018， 39（4）： 176-179.

[6] 隋立春， 張熠斌， 柳艷， 等. 基于改進的數學形態學算法的 LiDAR點云數據濾波[J]. 測繪學報， 2010（4）： 390-396.

[7] 劉尚武， 魏巍， 矯宇鵬. 三維模型的規格化表示與存儲方法研究[J]. 軟件， 2016， 37（4）： 29-31.

[8] 張雨禾， 耿國華， 魏瀟然， 等. 保留幾何特征的散亂點云簡化算法[J]. 計算機輔助設計與圖形學學報， 2016， 28（9）： 17-19.

[9] 化蕾， 黃洪宇， 陳崇成， 等. 基于激光點云數據的客家土樓三維建模[J]. 遙感技術與應用， 2015， 30（1）： 115-122.

[10] 艾嘉豪， 朱大明. 無人機傾斜攝影測量在三維建模中的應用[J]. 軟件， 2018， 39（6）： 192-195.

[11] 張數， 楊德宏. 數字近景攝影測量的二維影像三維建模的關鍵技術應用[J]. 軟件， 2018， 39（2）： 133-138

[12] 朱煜， 康寶生， 李洪安， 等. 一種改進的點云數據精簡方法[J]. 計算機應用， 2012， 32（2）： 521-523.